*Atualizado em 23 de maio de 2025.
Enquanto você lê esse texto, milhões de dados estão sendo gerados – seja por pessoas, sistemas, dispositivos e até mesmo pelas próprias empresas. Com tanta informação circulando, o desafio já não é mais ter dados, mas sim transformá-los em decisões mais inteligentes e estratégicas.
E é aqui que entra a análise de dados, que é o processo que permite extrair valor do que, à primeira vista, pode parecer só um monte de números soltos. Hoje, esse conceito está no centro das decisões das empresas mais competitivas: da precificação de um produto até a criação de novas soluções e modelos de negócios.
A seguir, vamos te mostrar o que é análise de dados, por quais razões ela é tão importante para organizações de todos os tamanhos e setores, como funciona na prática e quais ferramentas e profissionais fazem parte desse universo. Continue a leitura!
O que é análise de dados?
Análise de dados é transformar uma grande quantidade de informações brutas em respostas que sejam úteis para o seu negócio. É como olhar para um mapa cheio de sinais e entender, com clareza, onde você está, para onde pode ir e qual o melhor caminho para chegar lá.
Na prática, isso significa estudar os dados disponíveis sobre um tema – como comportamento de clientes, desempenho de vendas, movimentação de estoque, entre outros – com o objetivo de gerar conclusões, previsões ou até identificar padrões que não estavam visíveis antes. Por exemplo:
- Qual o tempo médio entre uma visita ao site e uma compra?
- Qual setor da empresa tem o maior custo por entrega?
- Que produto tem maior risco de encalhar nos próximos meses?
Essas são algumas perguntas que a análise de dados ajuda a responder. E esse conceito se aplica a qualquer setor: do financeiro ao varejo, da saúde à logística. Independentemente da vertical de negócios, o foco é o mesmo: tomar decisões com mais confiança, menos achismo e mais estratégia.
Dado x Informação: qual a diferença?
Antes de seguir, vale uma rápida pausa para esclarecermos uma dúvida comum: dado não é sinônimo de informação.
- Dado é algo cru, isolado. Um número, uma data, um nome. Por exemplo: “R$ 250,00” ou “08 de abril de 2025”.
- Informação é o que você entende quando analisa o dado dentro de um contexto. Exemplo: “O valor médio gasto por cliente em abril foi de R$ 250,00.”
Ou seja: dado é o insumo. Informação é o que gera valor. E é a análise de dados a responsável por fazer essa ponte acontecer.
Por que a análise de dados é tão importante?
Nenhuma empresa cresce no escuro. Para definir metas, entender o que está funcionando e ajustar o que precisa melhorar, é preciso ter uma visão clara da realidade – e essa visão só vem com base em dados.
Ao aplicar a análise de dados no cotidiano corporativo, as organizações conseguem:
- Reduzir custos e evitar desperdícios;
- Tomar decisões mais rápidas e confiáveis;
- Identificar oportunidades de negócio;
- Antecipar tendências e problemas;
- Entender melhor o comportamento dos clientes;
- Otimizar campanhas de marketing e processos internos;
- e muito mais.
E vale destacar aqui que isso se aplica a todos os setores: da produção ao RH, das finanças à experiência do cliente.
À medida que o volume e a geração de dados aumentam, a análise precisa evoluir junto. Por isso, ferramentas digitais, automações e soluções de Business Intelligence (BI) são cada vez mais usadas para garantir que a leitura dos dados seja ágil, segura e útil para o negócio.
Como funciona uma análise de dados?
Esse é um fluxo com etapas bem definidas. Para facilitar a compreensão, vamos usar como exemplo uma loja virtual que notou uma queda nas vendas no último trimestre de 2024 e quer entender o que aconteceu. Aqui, inclusive, já temos a definição do problema a analisar!
Passo #01. Coleta de dados
O primeiro passo é reunir os dados que vão ser analisados. Eles podem vir de fontes internas (como sistemas de vendas, CRM, planilhas, sensores) ou externas (redes sociais, pesquisas, dados públicos, etc.).
No nosso exemplo da loja virtual, o time coleta:
- Dados do site (acessos, cliques, páginas mais visitadas);
- Histórico de vendas dos últimos meses;
- Informações de estoque;
- Feedbacks de clientes;
- Dados de campanhas de marketing.
Quanto mais dados relevantes forem reunidos, mais completa será a análise. Mas lembre-se de sempre selecionar os dados que de fato interessam e importam para o entendimento do problema!
Passo #02. Limpeza e preparação
Nem todo dado coletado é útil logo de cara. Nessa etapa, é preciso organizar, padronizar e remover informações duplicadas ou incorretas.
No caso da loja, a equipe percebe que:
- Existem registros duplicados de pedidos cancelados;
- Alguns campos de feedback dos clientes estão em branco;
- Datas estão em formatos diferentes.
Tudo isso é ajustado para garantir que a base esteja limpa e pronta para análise. Para isso, existem diversas ferramentas que podem auxiliar nesse processo – mas vamos com calma, em breve falaremos um pouco mais sobre essa parte.
Passo #03. Análise exploratória
É aqui que começam as descobertas. O objetivo é entender o comportamento dos dados, identificar padrões, correlações, tendências e possíveis outliers. É como investigar o terreno antes de tomar decisões.
No nosso exemplo, ao realizar a análise exploratória, o time descobre que:
- Os produtos mais acessados estavam com estoque baixo;
- As campanhas de marketing tiveram menos cliques e conversões;
- A taxa de abandono de carrinho aumentou.
Essas pistas ajudam a formar uma hipótese sobre o que pode ter causado a queda nas vendas.
Passo #04. Visualização de dados
Uma vez feita a exploração, é hora de transformar esses dados em gráficos, dashboards e tabelas – a boa e velha visualização de dados – para facilitar a leitura entre as áreas da empresa.
O time da loja do nosso exemplo, no caso, monta:
- Um gráfico com a correlação entre estoque e vendas por produto;
- Um dashboard com o desempenho das campanhas mês a mês;
- Um gráfico de barras com os principais motivos de abandono de carrinho.
Passo #05. Tomada de decisão
Com os insights em mãos, a empresa consegue agir. Seja para ajustar uma campanha, melhorar um processo, prever uma demanda ou reduzir custos, é aqui que o valor da análise se concretiza e a empresa se mostra verdadeiramente data-driven – ou orientada a dados, em português.
Na loja virtual do nosso exemplo, o time decide:
- Reforçar o estoque dos produtos mais procurados;
- Testar novos criativos para as campanhas;
- Incluir um aviso de “últimas unidades” nos produtos com pouca disponibilidade para reduzir o abandono.
Essas ações são direcionadas por dados e têm muito mais chance de trazer resultados concretos.
Como fazer análise de dados?
Fazer análise de dados não precisa ser um bicho de sete cabeças. Porém, exige clareza de objetivo, organização e o uso das ferramentas certas. Abaixo, mostramos três etapas que ajudam a estruturar esse processo. Vamos continuar com o exemplo da loja virtual que quer entender por que suas vendas caíram:
1. Comece com uma pergunta clara
A curiosidade é a base da análise de dados, uma vez que ela nasce de uma pergunta que precisa ser respondida. Nesse sentido, é importante fazer perguntas específicas; assim, as descobertas serão mais certeiras. Evite análises genéricas!
Voltando ao nosso caso da loja virtual, a pergunta que os colaboradores poderiam se fazer é: “Por que as vendas caíram no último trimestre, mesmo com o aumento do tráfego do site?”
Essa pergunta já direciona a análise para possíveis gargalos entre a visita e a conversão.
2. Defina suas métricas
Uma vez definida a pergunta, pense: quais dados vão te ajudar a chegar lá? Quais indicadores e variáveis importam?
No nosso exemplo, a equipe decide monitorar:
- Taxa de conversão;
- Estoque dos produtos mais acessados;
- Origem do tráfego do site;
- Taxa de cliques nas campanhas de marketing;
- Feedbacks negativos mais recorrentes.
Com essas métricas, é possível medir o impacto real de cada ponto da jornada do cliente.
3. Escolha uma ferramenta adequada
Você pode começar com ferramentas simples, como Excel ou Google Sheets, ou partir para plataformas mais robustas, como Power BI e Qlik Sense. Tudo vai depender do tipo e volume de dados, da sua familiaridade com tecnologia e do tempo disponível.
Tipos de análise de dados
Os dados podem responder a diferentes tipos de perguntas. E é a partir dessas perguntas que definimos o tipo de análise a ser realizada. De forma geral, existem quatro grandes grupos:
Análise Descritiva: o que aconteceu?
Esse é o tipo de análise de dados mais comum. Com a análise descritiva, é possível resumir e apresentar os dados de forma clara, normalmente por meio de dashboards e relatórios. Ela ajuda a entender melhor os padrões e tendências com base em dados históricos. Por exemplo, o total de vendas no mês, o número de cancelamentos ou a taxa de conversão de uma campanha de marketing.
Análise Diagnóstica: por que aconteceu?
O objetivo aqui é entender as causas por trás de um resultado. Esse tipo de análise costuma exigir um olhar mais investigativo e uso de técnicas como correlações e segmentações. Alguns exemplos são: por que as vendas caíram em uma região específica? Ou por que a taxa de engajamento foi mais baixa em um determinado período?
Análise Preditiva: o que pode acontecer?
A partir de dados históricos e técnicas como Machine Learning, a análise preditiva tem como objetivo prever comportamentos e identificar padrões futuros. Através dela, é possível prever desde a demanda por um produto até a probabilidade de um cliente cancelar o serviço.
Análise Prescritiva: o que devemos fazer?
Esse tipo de análise sugere caminhos a serem seguidos com base nos dados disponíveis. Por exemplo, ela pode indicar quais canais priorizar em uma campanha, como ajustar preços para aumentar a margem ou qual logística adotar para melhorar o nível de serviço.
Quais as principais aplicações da análise de dados nas verticais de negócios?
A análise de dados pode ser aplicada em praticamente qualquer setor, com diferentes objetivos: desde melhorar processos até criar novos produtos. Confira alguns exemplos de como ela pode ser aplicada no dia a dia das organizações!
Varejo
A análise de dados no varejo é usada para entender o comportamento do consumidor, personalizar ofertas e prever a demanda. Com isso, é possível ajustar estoques com mais precisão ou criar campanhas mais direcionadas, que aumentam as vendas e reduzem desperdícios.
Serviços financeiros
Bancos e fintechs contam com os dados para avaliar o risco de crédito, detectar fraudes em tempo real e oferecer produtos personalizados. Além disso, auxilia a entender melhor o ciclo de vida do cliente e a prever tendências futuras do mercado.
Indústria
No setor industrial, a análise de dados é essencial para monitorar a produção, prever falhas em equipamentos e otimizar a cadeia de suprimentos. Tudo isso ajuda a reduzir custos operacionais e a aumentar a eficiência.
Ferramentas e linguagens utilizadas na análise de dados
Por trás de uma boa análise, estão ferramentas que ajudam a coletar, organizar, explorar e visualizar informações. Algumas são mais técnicas, outras mais visuais. Juntas, elas formam a base do trabalho analítico.
Python e suas bibliotecas
Essa é uma das linguagens mais populares quando o assunto é análise de dados. Além de simples, é poderosa e tem uma comunidade ativa. Bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn facilitam desde a manipulação de dados até a criação de gráficos e visualizações. Se você está começando, vale a pena conferir nosso artigo sobre as 5 melhores bibliotecas Python para iniciantes em análise de dados.
SQL
Quando o assunto é banco de dados relacionais, SQL é a linguagem padrão. Com ela, é possível extrair dados diretamente da fonte, bem como cruzar informações e gerar análises básicas. Isso faz dela uma habilidade essencial para analistas de dados.
Ferramentas de BI
Já mencionamos anteriormente, mas plataformas como Power BI, Tableau e Qlik Sense ajudam a transformar dados em visualizações interativas e dashboards gerenciais. Elas ajudam na análise por áreas não técnicas e aumentam a autonomia dos times de negócio.
Planilhas (e seus limites)
Ferramentas como Excel e Google Sheets ainda são muito usadas, principalmente em empresas em estágio inicial de maturidade analítica. Mas, à medida que os dados crescem em volume e complexidade, essas ferramentas começam a apresentar limites. Falamos mais sobre isso no post 5 limitações de planilhas que impedem uma análise de dados completa.
Casos de uso de análise de dados
Como você já viu, a análise de dados pode ser aplicada em praticamente qualquer área, desde a indústria até o setor público. Mas vamos entender um pouco mais a fundo sobre como ela ajuda na tomada de decisão e na melhoria de processos no dia a dia.
Exploração de dados meteorológicos
Com uma boa análise exploratória, é possível encontrar padrões, outliers e correlações que ajudam a entender melhor um fenômeno. Foi o que fizemos em um exercício usando dados meteorológicos abertos. O objetivo era explorar variáveis como temperatura, umidade e localização, visualizando relações entre elas com o apoio do Qlik Sense. Veja como isso funciona na prática.
Previsão de demanda em estações de bicicleta
Saber antecipadamente quando e onde vai haver maior demanda por um serviço faz toda a diferença. Um bom exemplo disso é o uso de modelos preditivos em redes de bicicletas compartilhadas, para redistribuir os equipamentos com mais eficiência. Contamos os detalhes dessa aplicação neste artigo sobre previsão com machine learning.
Sua empresa já coleta muitos dados – agora é hora de transformar isso em valor
Contar com uma estratégia de análise de dados é o primeiro passo para tomar decisões mais inteligentes, reduzir riscos e identificar novas oportunidades de crescimento. Na BIX Tecnologia, ajudamos empresas de diferentes setores a entender melhor seus dados e aplicar esse conhecimento no dia a dia – sempre com soluções personalizadas e foco em resultados.
Vamos conversar? Nossa equipe pode te apoiar desde a organização dos dados até a construção de análises práticas para o seu negócio. Agende sua conversa com nossos especialistas.
